图像增强技术是图像处理领域中的重要研究方向，旨在提高图像的视觉质量或为后续处理提供更清晰的图像。在众多图像增强方法中，小波变换由于其良好的时频局部化特性，被广泛应用于图像增强。本文基于MATLAB平台，结合小波分析方法，设计并实现了一种图像增强算法。
项目信息
编号：MCV-83
大小：7M
运行条件
Matlab开发环境版本：
– Matlab R2020b、2023b、2024b
项目介绍
图像增强技术是图像处理领域中的重要研究方向，旨在提高图像的视觉质量或为后续处理提供更清晰的图像。在众多图像增强方法中，小波变换由于其良好的时频局部化特性，被广泛应用于图像增强。本文基于MATLAB平台，结合小波分析方法，设计并实现了一种图像增强算法。首先，使用二维离散小波变换（DWT）对灰度图像进行多尺度分解，将图像分解为低频部分（LL）和高频部分（LH、HL、HH）。然后，对高频子带进行放大，以增强图像中的细节信息。最后，通过逆小波变换（IDWT）将增强后的子带重新组合，获得增强后的图像。为了评估算法的效果，本文采用了PSNR（峰值信噪比）、SSIM（结构相似性指数）和MSE（均方误差）等评价指标，实验结果表明，所提出的增强算法能够有效改善图像的细节和清晰度。通过对比分析，证明了小波变换在图像增强中的有效性和优越性。
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运行效果
运行 GUI.m
1.主界面
2.小波变换增强图像
结果分析：
PSNR = 78.8969 dB：这是一个非常高的峰值信噪比，意味着增强后的图像与原始图像几乎一致，误差极小。
SSIM = 0.8285：结构相似性较高，表明增强后的图像与原图在结构和细节上仍然保持较好的相似度，但仍存在一定差异。增强操作可能对细节（特别是纹理或边缘部分）进行了较轻微的改变。
MSE = 0.000838：极低的均方误差表明，增强后的图像几乎与原图一致，误差在像素级别非常小。
3.小波变换增强图像
PSNR = 78.8969 dB 表示增强后的图像与原始图像非常相似，误差非常小。通常来说，PSNR大于 40 dB 就表示图像质量较好，接近原图。此值显然是非常高的，说明图像没有明显的失真或噪声。
MSE = 0.000838 说明图像增强后的结果与原图相比，平均像素差异非常小。此值非常低，表示在像素级别上，增强后的图像与原图之间的差异几乎可以忽略不计。
4.小波变换增强图像
PSNR = 78.2451 dB：值非常高，表示增强后的图像与原图之间几乎没有任何显著的误差或噪声，增强操作对图像质量影响微乎其微。
SSIM = 0.9555：接近1，说明增强后的图像在结构、纹理和视觉细节上与原图非常相似。虽然 1.0 表示完全相同，但 0.9555 也意味着图像在结构和细节上几乎没有变化。
MSE = 0.000974：非常小的MSE，表明增强后的图像在像素值上的误差几乎可以忽略不计，增强过程没有引入明显的失真或噪声。
远程部署
Tipps：购买后可免费协助安装，确保运行成功。
– 远程工具：Todesk 、向日葵远程控制软件
– 操作系统：Windows OS
项目文件
文件目录
Tipps：完整项目文件清单如下：
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